efficientnetb0
(非推奨) EfficientNet-b0 畳み込みニューラル ネットワーク
efficientnetb0 は推奨されません。代わりに関数 imagePretrainedNetwork を使用し、"efficientnetb0" モデルを指定してください。詳細については、バージョン履歴を参照してください。
構文
説明
EfficientNet-b0 は、ImageNet データベース[1]の 100 万個を超えるイメージで学習を行った畳み込みニューラル ネットワークです。このネットワークは、イメージを 1000 個のオブジェクト カテゴリ (キーボード、マウス、鉛筆、多くの動物など) に分類できます。結果として、このネットワークは広範囲のイメージに対する豊富な特徴表現を学習しています。ネットワークのイメージ入力サイズは 224 x 224 です。MATLAB® の他の事前学習済みのネットワークについては、事前学習済みの深層ニューラル ネットワークを参照してください。
net = efficientnetb0
この関数には、Deep Learning Toolbox™ Model for EfficientNet-b0 Network サポート パッケージが必要です。このサポート パッケージがインストールされていない場合、関数によってダウンロード用リンクが表示されます。
net = efficientnetb0('Weights','imagenet')net = efficientnetb0 と等価です。
lgraph = efficientnetb0('Weights','none')
例
Deep Learning Toolbox Model for EfficientNet-b0 Network サポート パッケージをダウンロードしてインストールします。
コマンド ラインで efficientnetb0 と入力します。
efficientnetb0
Deep Learning Toolbox Model for EfficientNet-b0 Network サポート パッケージがインストールされていない場合、関数によってアドオン エクスプローラーに必要なサポート パッケージへのリンクが表示されます。サポート パッケージをインストールするには、リンクをクリックして、[インストール] をクリックします。コマンド ラインで efficientnetb0 と入力して、インストールが正常に終了していることを確認します。必要なサポート パッケージがインストールされている場合、関数によって DAGNetwork オブジェクトが返されます。
efficientnetb0
ans =
DAGNetwork with properties:
Layers: [290×1 nnet.cnn.layer.Layer]
Connections: [363×2 table]
InputNames: {'ImageInput'}
OutputNames: {'classification'}ディープ ネットワーク デザイナーを使用してネットワークを可視化します。
deepNetworkDesigner(efficientnetb0)
ディープ ネットワーク デザイナーで [新規] をクリックし、事前学習済みの他のニューラル ネットワークを探索します。
ニューラル ネットワークをダウンロードする必要がある場合は、目的のニューラル ネットワークで [インストール] をクリックしてアドオン エクスプローラーを開きます。
出力引数
参照
[1] ImageNet. http://www.image-net.org.
[2] Tan, Mingxing, and Quoc V. Le. “EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks.” Preprint, submitted in 2019. https://doi.org/10.48550/ARXIV.1905.11946.
